TIKA - Visão geral

O que é Apache Tika?

Apache Tika é uma biblioteca usada para detecção de tipo de documento e extração de conteúdo de vários formatos de arquivo.
Internamente, a Tika usa vários analisadores de documentos existentes e técnicas de detecção de tipo de documento para detectar e extrair dados.
Usando o Tika, pode-se desenvolver um detector de tipo universal e extrator de conteúdo para extrair tanto texto estruturado quanto metadados de diferentes tipos de documentos, como planilhas, documentos de texto, imagens, PDFs e até formatos de entrada de multimídia até certo ponto.
Tika fornece uma única API genérica para analisar diferentes formatos de arquivo. Ele usa bibliotecas de analisador especializadas existentes para cada tipo de documento.
Todas essas bibliotecas do analisador são encapsuladas em uma única interface chamada de Parser interface.

Por que Tika?

De acordo com filext.com, existem cerca de 15k a 51k tipos de conteúdo, e esse número está crescendo dia a dia. Os dados estão sendo armazenados em vários formatos, como documentos de texto, planilhas do Excel, PDFs, imagens e arquivos multimídia, para citar alguns. Portanto, aplicativos como mecanismos de pesquisa e sistemas de gerenciamento de conteúdo precisam de suporte adicional para facilitar a extração de dados desses tipos de documentos. O Apache Tika atende a esse propósito, fornecendo uma API genérica para localizar e extrair dados de vários formatos de arquivo.

Aplicativos Apache Tika

Existem vários aplicativos que fazem uso do Apache Tika. Aqui, discutiremos alguns aplicativos importantes que dependem muito do Apache Tika.

Motores de busca

Tika é amplamente utilizado no desenvolvimento de mecanismos de pesquisa para indexar o conteúdo de texto de documentos digitais.

Os mecanismos de pesquisa são sistemas de processamento de informações projetados para pesquisar informações e documentos indexados na web.
Crawler é um componente importante de um mecanismo de pesquisa que rasteja pela Web para buscar os documentos que devem ser indexados usando alguma técnica de indexação. Depois disso, o crawler transfere esses documentos indexados para um componente de extração.
A função do componente de extração é extrair o texto e os metadados do documento. Esse conteúdo e metadados extraídos são muito úteis para um mecanismo de pesquisa. Este componente de extração contém Tika.
O conteúdo extraído é então passado para o indexador do mecanismo de pesquisa que o usa para construir um índice de pesquisa. Além disso, o mecanismo de busca usa o conteúdo extraído de muitas outras maneiras também.

Análise de Documentos

No campo da inteligência artificial, existem certas ferramentas para analisar documentos automaticamente em nível semântico e extrair todos os tipos de dados deles.
Nessas aplicações, os documentos são classificados com base nos termos proeminentes no conteúdo extraído do documento.
Essas ferramentas fazem uso do Tika para extração de conteúdo para analisar documentos que variam de texto simples a documentos digitais.

Gestão de ativos digitais

Algumas organizações gerenciam seus ativos digitais, como fotografias, e-books, desenhos, música e vídeo, usando um aplicativo especial conhecido como gerenciamento de ativos digitais (DAM).
Esses aplicativos usam a ajuda de detectores de tipo de documento e extrator de metadados para classificar os vários documentos.

Análise de conteúdo

Sites como a Amazon recomendam conteúdos recém-lançados de seus sites para usuários individuais de acordo com seus interesses. Para fazer isso, esses sites seguemmachine learning techniques, ou tenha a ajuda de sites de mídia social como o Facebook para extrair informações necessárias, como gostos e interesses dos usuários. Essas informações coletadas estarão na forma de tags html ou outros formatos que requerem detecção e extração de tipo de conteúdo adicional.
Para a análise de conteúdo de um documento, temos tecnologias que implementam técnicas de aprendizado de máquina, como UIMA e Mahout. Essas tecnologias são úteis para agrupar e analisar os dados nos documentos.
Apache Mahouté uma estrutura que fornece algoritmos de ML no Apache Hadoop - uma plataforma de computação em nuvem. O Mahout fornece uma arquitetura seguindo certas técnicas de clustering e filtragem. Seguindo essa arquitetura, os programadores podem escrever seus próprios algoritmos de ML para produzir recomendações usando várias combinações de texto e metadados. Para fornecer entradas para esses algoritmos, versões recentes do Mahout usam Tika para extrair texto e metadados de conteúdo binário.
Apache UIMAanalisa e processa várias linguagens de programação e produz anotações UIMA. Internamente, ele usa o Tika Annotator para extrair o texto e os metadados do documento.

História

Ano	Desenvolvimento
2006	A ideia da Tika foi projetada antes do Comitê de Gerenciamento de Projetos Lucene.
2006	O conceito de Tika e sua utilidade no projeto Jackrabbit foi discutido.
2007	Tika entrou na incubadora Apache.
2008	As versões 0.1 e 0.2 foram lançadas e Tika passou da incubadora para o subprojeto Lucene.
2009	As versões 0.3, 0.4 e 0.5 foram lançadas.
2010	As versões 0.6 e 0.7 foram lançadas e Tika se formou no projeto Apache de nível superior.
2011	Tika 1.0 foi lançado e o livro sobre Tika "Tika in Action" também foi lançado no mesmo ano.